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Nous recherchons pour notre client grands comptes un data scientist dans le secteur du retail compétent sur des environnements agiles., * Intervenir au sein d'une Data & AI Factory en pleine croissance, avec pour objectif de générer de la valeur métier via la mise en place de solutions d'intelligence artificielle. * Exploiter des volumes massifs de données issues de différentes sources (ventes, SAV, stocks…) pour produire des analyses et des modèles prédictifs. * Définir, concevoir et industrialiser des cas d'usage tels que la recommandation produit, la prédiction du churn, l'optimisation marketing ou l'anticipation de la demande. * Collaborer étroitement avec les équipes produit, data engineering et métiers pour comprendre les enjeux, qualifier les use cases et assurer leur mise en œuvre. * Assurer toutes les étapes d'un projet Data Science : cadrage, exploration, modélisation (POC), industrialisation, documentation et mesure de la performance. * Contribuer à l'animation de la roadmap IA, au pilotage des projets et à la dynamique de l'équipe Data Science au sein de la direction Data & IA.

Python Scikit-learn SQL Vertex AI Publiée le 23/07/2025 - Mise à jour le 24/07/2025, Vous aurez pour mission d'exploiter de grands volumes de données issus de différentes sources (Ventes, SAV, stocks, etc.) afin d'effectuer des analyses, générer des insights et mettre en place des modèles prédictifs permettant à la fois d'améliorer l'expérience client, générer de la valeur et transformer les métiers du groupe., Vous pourrez intervenir sur des sujets clés qui peuvent impacter les différentes activités du groupe : prédiction du churn, optimisation des campagnes marketing et promotionnelles, analyse du parcours client, recommandation de produits, anticipation de la demande, activation d'audiences, ... Vous travaillerez en étroite collaboration avec les membres des équipes produit afin de comprendre au mieux les enjeux métiers, commerciaux et/ou opérationnels ainsi qu'avec les Data Engineers de l'équipe Tech afin d'identifier et exploiter les sources et flux de données pertinents. Dans le cadre des projets menés, vous interviendrez sur les différentes étapes clés, y compris : - Analyser les besoins métiers et proposer des solutions Data Science - Analyser les données à disposition pour en vérifier la pertinence et la qualité, et assurer le cas échéant leur transformation et leur affinement - Développer les modèles répondant aux besoins, en 1er lieu en mode POC, puis industrialiser les modèles développés - Développer des reportings adaptés - Documenter les solutions développées - Mesurer les bénéfices de la mise en place des modèles - Organiser et préparer les comités de pilotage des projets et animer le pilotage globale des sujets autour de l'IA - Participer à la qualification des uses cases et à leur priorisation - Animer l'équipe de Data Scientists

Périmètre de la consultation : Prestations attendues Activités principales du data scientist : * Comprendre les cas d'usage * Participer aux réunions de cadrage des besoins avec le chef de projet DPIT * Apporter une expertise et évaluer la pertinence de l'IA pour le besoin * Réaliser une première estimation de l'effort nécessaire au développement d'une solution * Développer des POC (Proof of Concept) pour démontrer la faisabilité et la performance, Collecte de données : * Identifier les sources de données (internes et externes) * Extraire les données depuis des bases de données, des API, des fichiers texte, des documents Word/PDF, via du web scraping, des données semi-structurées, etc. Préparation et nettoyage des données : * Nettoyer les données : corriger ou supprimer les données corrompues/incorrectes, gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons * Transformer les données : normaliser les formats, mettre à l'échelle, encoder les variables catégorielles Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) : * Extraire, créer et sélectionner les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes Traitement du langage naturel (NLP) : * Extraire, nettoyer et transformer le texte issu de documents non structurés Exploration et visualisation des données : * Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) * Détecter des motifs et tendances pour formuler des hypothèses et identifier des relations causales potentielles Modélisation et développement : * Utiliser Python pour développer des applications et des interfaces utilisateur de base * Sélectionner les algorithmes de ML/DL appropriés * Entraîner les modèles et ajuster les paramètres * Valider les modèles via la validation croisée pour éviter le surapprentissage (overfitting) * Instancier des modèles de langage pré-entraînés (LLMs, embeddings, rerankers, etc.) et les intégrer dans des solutions complexes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Maîtrise des bibliothèques Python clés : * Manipulation de données : Pandas, Polars, Dask, PySpark * NLP : NLTK, SpaCy * Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM * Deep Learning : PyTorch * IA Générative : Ollama, Transformers, SentenceTransformers, Langchain, LlamaIndex Évaluation des modèles : * Utiliser des métriques de performance : précision, rappel, F1 score, AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R², MAPE, Silhouette, etc. * Analyser les erreurs de prédiction pour identifier les faiblesses et les axes d'amélioration Déploiement des modèles : * Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour intégrer les modèles en production * Automatiser les pipelines de données du stockage à l'inférence * Développer des API pour permettre l'accès aux modèles par d'autres systèmes ou utilisateurs Surveillance et maintenance : * Surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation * Mettre à jour et réentraîner régulièrement les modèles pour maintenir leur performance face aux nouvelles données et aux évolutions Documentation et communication : * Documenter les processus, méthodologies, choix de conception et résultats des modèles * Présenter les analyses et résultats aux parties prenantes avec des visualisations claires et un langage accessible * Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les conclusions et recommandations Recherche et développement : * Se tenir informé des dernières avancées en algorithmes, techniques de ML et outils * Prototyper et expérimenter de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances Collaboration : * Travailler avec des experts métier, des analystes business et d'autres parties prenantes pour comprendre les besoins et contraintes spécifiques

Le data scientist aura pour mission d'exploiter de grands volumes de données issus de différentes sources (Ventes, SAV, stocks, etc.) afin d'effectuer des analyses, générer des insights et mettre en place des modèles prédictifs permettant à la fois d'améliorer l'expérience client, générer de la valeur et transformer les métiers du groupe Fnac Darty Description Le Data Scientist pourra intervenir sur des sujets clés qui peuvent impacter les différentes activités du groupe : prédiction du churn, optimisation des campagnes marketing et promotionnelles, analyse du parcours client, recommandation de produits, anticipation de la demande, activation d'audiences, ... Il travaillera en étroite collaboration avec les membres des équipes produit afin de comprendre au mieux les enjeux métiers, commerciaux et/ou opérationnels ainsi qu'avec les Data Engineers de l'équipe Tech afin d'identifier et exploiter les sources et flux de données pertinents., Dans le cadre des projets menés, il interviendra sur les différentes étapes clés, y compris : - Analyser les besoins métiers et proposer des solutions Data Science - Analyser les données à disposition pour en vérifier la pertinence et la qualité, et assurer le cas échéant leur transformation et leur affinement - Développer les modèles répondant aux besoins, en 1er lieu en mode POC, puis industrialiser les modèles développés - Développer des reportings adaptés - Documenter les solutions développées - Mesurer les bénéfices de la mise en place des modèles - Organiser et préparer les comités de pilotage des projets et animer le pilotage globale des sujets autour de l'IA - Participer à la qualification des uses cases et à leur priorisation - Animer l'équipe de Data Scientists de la DAIF Livrables : - analyses - modèles Environnement de travail, Nos domaines d'actions concernent : - les déploiements informatiques : câblage, téléphonie sur IP(IPBX, 3CX), infrastructures Télécom (routeurs), pc, tablettes, serveurs, baies de stockage, TPV, terminaux bancaires, systèmes de comptage, de billetterie électronique, de gestion de parking, de contrôle d'accès, vidéo surveillance, objets connectés, étiquettes électroniques RFID, dotation de smartphones, déménagements de parc, gestion de data-center, effacement de données, bornes multimédia, Wifi, caméras, vidéoprojecteurs, murs d'images, systèmes de visioconférence, tableaux numériques, Smart TV, IO/T, remodeling de caisses, imprimantes, mfp, copieurs,.., - l'infogérance avec la délégation d'intervenants en mode planifié auprès de vos clients, - le ticketing avec des interventions à J+1 ou J+2